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[发明专利]一种负荷预测方法、装置、电子设备和存储介质-CN202310229294.4在审
发明人：林志坚;吴福疆;黄朝凯;何佳汉;杜宁;卢文贤;杜江帆;王卓城;林灿渠;王烁;罗晓冬;林洪浩;黄小奇;蔡璐璇;廖绍谦;陈伟翔;黄伟杰;陈圳钏;卢海明;陈晓瑜;李娜;冯奕帆 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司汕头供电局
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种负荷预测方法、装置、电子设备和存储介质。具体包括：获取目标用户的原始负荷数据；根据原始负荷数据，确定原始负荷数据的至少一种影响特征；根据各影响特征，确定目标用户的用电负荷的预测结果。本申请实施例的技术方案，通过对原始负荷数据进行分析得到不同维度的特征，根据这些特征对目标用户的用电负荷进行预测。不同维度的特征对目标用户的用电量均有不同方面的影响，将这些特征从原始负荷序列中提取出来，通过机器学习模型确定这些特征对用电量的影响所在，能够有效的对用户负荷进行预测，提高了负荷预测的准确性。
一种负荷预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于压缩感知和场景识别的非侵入负荷监测方法-CN202210934688.5在审
发明人：袁博;刘钊;魏孟举;刘雪飞;赵贤龙;胡梦锦;杨洋 -专利权人：国网河北省电力有限公司经济技术研究院;国家电网有限公司
申请日： 2022-08-04 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于压缩感知和场景识别的非侵入负荷监测方法。该方法包括：设置原始负荷信号采集参数并生成二进稀疏测量矩阵，对原始负荷信号进行压缩采集得到压缩信号；根据二进稀疏测量矩阵，以及稀疏基和目标重构算法，对压缩信号进行重构，得到稀疏向量；从稀疏向量中获取原始负荷信号的负荷特征值，并形成特征值向量；获取负荷样本库中不同负荷场景的特征向量样本值；根据机器学习算法和特征向量样本值识别特征值向量对应的负荷场景类型；输出负荷场景识别结果和原始负荷信号的重构值。本发明能够基于压缩感知实现非侵入负荷监测中的数据压缩和负荷分析，具有压缩简单、低频采样等优点。
基于压缩感知场景识别侵入负荷监测方法

[发明专利]一种基于神经网络和随机森林法的电力负荷预测方法-CN202211741770.2在审
发明人：惠子珈;王慧来;闫娜;陈凌云;曹强飞;王斌;苏舟;罗超;耿晓晓;付灏 -专利权人：国网陕西省电力有限公司经济技术研究院;中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络和随机森林法的电力负荷预测方法。它包括如下步骤：步骤一：获取原始电力负荷数据；步骤二：建立LightBGM模型进行深度学习并不断调节参数；步骤三：使用LightBGM模型根据原始负荷数据进行预测；步骤四：将第一预测结果输入随机森林预测模型进行反向预测；步骤五：判断反向预测结果与原始负荷数据的偏差；判断第一次预测结果是否准确，预测负荷数据与原始负荷数据进行对比偏差小，则第一预测结果准确，直接输出第一预测结果，若预测负荷数据与原始负荷数据进行对比偏差大
一种基于神经网络随机森林电力负荷预测方法

[发明专利]一种电力负荷辨识方法、装置、设备及可读存储介质-CN201811267785.3在审
发明人：肖勇;何恒靖;李鹏;徐兵;钱斌;李秋硕 -专利权人：南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司
申请日： 2018-10-29 - 公布日： 2019-01-18 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力负荷辨识方法，在获取到预先测得的电力系统中各用电设备的原始数据之后，会对该电力系统中的负荷事件进行检测，目的是对原始数据中存在的负荷设备类别的开关状态进行提取，得出准确性高的负荷设备投切事件信息，以对原始数据进行特征转换得出样本数据；再利用该样本数据构建电力负荷辨识模型，并对该模型进行训练；后期直接利用训练好的电力负荷辨识模型对电力负荷进行辨识。该方法，在得到原始数据之后，会检测负荷事件对原始数据进行特征转换，确保样本数据的准确性，得出准确性较高的电力负荷辨识模型，进而可提高电力负荷的辨识准确性。另外，本发明还公开了一种电力负荷的辨识装置、设备及可读存储介质，效果如上。
电力负荷原始数据辨识辨识模型样本数据可读存储介质电力系统负荷设备特征转换辨识装置开关状态事件信息用电设备再利用检测构建投切

[发明专利]一种短期负荷预测的平滑数据预处理方法-CN201910756534.X有效
发明人：康丽;金锋;张兆云;张志;赵洋 -专利权人：东莞理工学院
申请日： 2019-08-16 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种短期负荷预测的平滑数据预处理方法，该方法包括获取原始训练集数据；所述原始训练集数据包括原始电网负荷数据以及原始电网影响因素数据；分别对所述原始电网负荷数据以及所述原始电网影响因素数据进行预处理本申请提供的短期负荷预测的平滑数据预处理方法，在选取训练集时，考虑由于人为操作造成误差和测量误差（电网发生干扰造成测量误差等）会对负荷预测造成影响，提出一种数据预处理方法，对训练集数据进行预处理，然后再进行相似日的选取，最后将布谷鸟算法应用到神经网络中，对负荷进行预测。通过对误差数据的修复可以极大地提高负荷预测的准确率。值得大面积推广使用。
一种短期负荷预测平滑数据预处理方法

[发明专利]负荷检测模型的训练、用电负荷的检测方法及相关装置-CN202211432842.5在审
发明人：何毅鹏;陈凤超;段孟雍;赵俊炜;李祺威;刘铮;邓景柱;饶欢;邱泽坚;徐睿烽 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司东莞供电局
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种负荷检测模型的训练、用电负荷的检测方法及相关装置，该方法包括：在本实施例中，确定微型电网，微型电网支持本地产生电能并消耗电能；获取微型电网在多个时间周期内用电时记录的原始用电负荷，各个时间周期均关联原始天气数据；对各个时间周期内的原始用电负荷进行补全，获得目标用电负荷；对原始天气数据进行校正，获得目标天气数据；以同一时间周期内的目标天气数据为样本、目标用电负荷为标签训练负荷检测模型。在实现微网智能调度且准确进行微网的负荷预测时考虑到针对负荷的气象影响存在的累积效应，针对短期负荷预测使用的气象预报本身存在误差进行对气象预报数据的校正提高了负荷的预测精度。
负荷检测模型训练用电方法相关装置

[发明专利]非平衡工业负荷辨识方法-CN202310523729.6在审
发明人：林琳;马雪丽;柳江;农贵山;张振伟;臧义超;许津豪;李士林;张云山 -专利权人：吉林化工学院
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了非平衡工业负荷辨识方法，具体按照以下步骤实施：工业负荷数据及其对应的开关状态原始样本，从TMLD数据集中选取多个原始样本，对每个原始样本划分多个区间，对每个区间提取含8种熵特征的27种时域特征，构建原始特征集合；基于预测值变化量方式计算原始特征集合中特征重要度并排序，以CatBoost分类准确率为决策变量，通过前向特征选择确定原始样本对应设备的最优分类特征子集；采用Borderline‑SMOTE方法合成样本数据进行平衡化处理，得到平衡开关样本数据；构建贝叶斯超频带超参数优化的CatBoost分类器对工业负荷进行辨识；本发明非平衡工业负荷辨识方法能够提高非平衡工业负荷的辨识精度。
平衡工业负荷辨识方法

[发明专利]一种负荷数据的录制方法及装置-CN202010693927.3在审
发明人：王军;刘永光;孙应军;冯海舟;徐永进;丁徐楠;叶莘;廖向华;黄伟杰 -专利权人：许继集团有限公司;国网浙江省电力有限公司营销服务中心（计量中心）;河南许继仪表有限公司
申请日： 2020-07-17 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G01R22/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种负荷数据的录制方法及装置，实现对家用电器负荷数据的标准化采集，各负荷用电量的精确计量，并将负荷数据保存至本地/上位机，形成标准的负荷原始数据库，同时也保证了用于非介入式负荷辨识模组检测的原始数据与电能表计量数据的一致性本发明提供的负荷数据的录制方法及装置，检测非介入式负荷辨识模组的原始数据与电能表计量数据一致，保证了数据的溯源；每个负荷的耗电量由标准表计量，更加准确的检测负荷辨识模块的计量精度。
一种负荷数据录制方法装置

[发明专利]多能负荷预测方法、装置及系统-CN202211480793.2在审
发明人：郑涛;滕贤亮;胡平昭;杨宇峰;程炜;周志成;柳纲;肖徐兵;金玉龙;司云强;孙刚;汪小闯;王琛;王颖;张凯锋 -专利权人：国电南瑞南京控制系统有限公司
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种多能负荷预测方法、装置及系统，所述方法包括获取实时多能负荷数据，以及对多能负荷数据有影响的实时相关数据，形成原始实时数据；将所述原始实时数据输入至训练好的多能负荷预测模型，获得多能负荷预测结果，完成多能负荷预测。本发明能够实现多元负荷的联合预测，且预测精度高。
多能负荷预测方法装置系统

[发明专利]一种基于长短期时间序列网络的燃气负荷预测方法及装置-CN202310598480.5在审
发明人：陈乐;韩颖;王超群;邹全;沈浩;邰兴雨;王丹 -专利权人：上海航天能源股份有限公司
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于长短期时间序列网络的燃气负荷预测方法、装置及存储介质，方法包括：基于预设时间段内的原始燃气负荷序列，构建输入特征集合；根据递归特征消除算法，从输入特征集合中筛选出对燃气负荷预测具有突出贡献的核心特征，得到核心特征集合；对原始燃气负荷序列进行分解，得到燃气负荷分量集合；根据核心特征集合、燃气负荷分量集合构建样本数据集，将样本数据集和原始燃气负荷序列输入至训练好的长短期时间序列网络模型进行预测，输出未来一段时间的燃气负荷预测结果本发明通过不同的预处理方式对原始燃气负荷序列进行处理，获得可靠的样本数据集，利用训练好的LSTNet模型进行预测，能够得到精度较高且稳定的预测结果。
一种基于短期时间序列网络燃气负荷预测方法装置

[发明专利]一种智能电网负荷管理系统-CN201610562895.7无效
发明人：不公告发明人 -专利权人：张志华
申请日： 2016-07-13 - 公布日： 2016-12-07 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：一种智能电网负荷管理系统，包括多个原始数据采集终端，用于录入各地区的电量相关原始数据；负荷管理中心，通过230MHz电力无线专网与多个原始数据采集终端通信，获得采集到的原始数据；云服务器，包括计算云服务器和储存云服务器；数据储存和恢复单元，连接在负荷管理中心与云服务器之间，根据负荷管理中心的请求将数据经过加密后储存到云服务器中，并且提供数据恢复取出功能；负荷分配中心，根据负荷管理中心和云服务器接受的数据，以及预先输入的月度或者年度负荷分配计划，由计算云服务器计算得到经过实时调整后的实际负荷分配计划，并将此实际负荷分配计划提供给管理人员以及各个地方电量管理处。
一种智能电网负荷管理系统

[发明专利]基于负荷特性和用电行为模式的家庭负荷预测方法及系统-CN202011166556.X在审
发明人：段雪滢;李小腾;陈文洁;周永兴 -专利权人：西安交通大学;国网陕西省电力公司电力科学研究院
申请日： 2020-10-27 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于负荷特性和用电行为模式的家庭负荷预测方法及系统，首先采集家庭原始用电负荷时间序列得到原始数据集，并对原始数据集进行预处理得到完整原始数据集，然后采用基于负荷特性和用电行为模式从完整原始数据集中获取用电数据特征Exponentially‑weighted moving average处理得到平稳序列，利用组合模型捕捉序列更复杂的非线性关系，优化数据输入结构使模型在预测时结合历史状态，通过多变量的模型提升拟合的精度，提高了现有电力负荷预测方法的精度
基于负荷特性用电行为模式家庭预测方法系统

[发明专利]基于压缩感知盲分析的非侵入式负荷监测方法及终端-CN202210933538.2在审
发明人：袁博;魏孟举;刘雪飞;刘钊;赵贤龙;张章;胡梦锦;唐帅 -专利权人：国网河北省电力有限公司经济技术研究院;国家电网有限公司
申请日： 2022-08-04 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于压缩感知盲分析的非侵入式负荷监测方法，包括：设置原始负荷信号类型和采集参数，生成高斯随机测量矩阵，对集成原始负荷信号进行压缩采集得到压缩信号；建立所有用电设备和所有负荷场景的原始负荷信号样本、压缩信号样本、负荷特征值样本，形成负荷样本库；从压缩信号中获取事件特征值，将事件特征值与负荷样本库进行比对，获得事件探测结果；基于事件探测结果进行负荷分解，获得单一设备的压缩信号，并进行负荷识别，获得每个单一信号的的设备类型本发明解决了非侵入式负荷监测所需采样数据量大、数据分析处理难度高的问题，并且可以简化非侵入式负荷监测的实现过程，尤其适用于无需进行信号重构的电力应用场景。
基于压缩感知分析侵入负荷监测方法终端

[发明专利]电力负荷预测方法、装置及终端-CN202110506101.6在审
发明人：刘林青;付文杰;申洪涛;杨迪;史轮;李飞;岳凡丁 -专利权人：国网河北省电力有限公司营销服务中心;国家电网有限公司;国网河北省电力有限公司电力科学研究院
申请日： 2021-05-10 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明适用于电力系统负荷预测技术领域，提供了一种电力负荷预测方法、装置及终端，其中，电力负荷预测方法，包括：获取原始数据集，并对原始数据集进行预处理得到预处理数据集；其中，原始数据集包括历史负荷数据、环境数据和时间数据；基于随机森林算法模型和预先训练完成的LSTM神经网络预测模型，对预处理数据集进行预测得到电力负荷预测值。本发明对电力负荷的预测更加准确，可以保证电网经济稳定地运行。
电力负荷预测方法装置终端

[发明专利]一种短期电力负荷预测方法-CN202310513364.9在审
发明人：王文慧;李垣江 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及电力负荷预测技术领域，具体涉及一种短期电力负荷预测方法，包括步骤S1，获取电力负荷第一原始数据，并对所述原始数据进行预处理，获得第二原始数据；步骤S2，基于相关性分析和特征工程对所述第二原始数据进行筛选，获得第三原始数据；步骤S3，搭建第一TCN‑BiLSTM网络模型，获得第一电力负荷预测值；步骤S4，获得训练好的第二TCN‑BiLSTM网络模型；步骤S5，基于所述第二TCN‑BiLSTM网络模型获得第二电力负荷预测值本发明构建了新的激活函数的网络模型更光滑平稳，提升了电力负荷预测模型的有效性和泛化能力，通过QPSO算法进一步提高了预测模型的有效性。
一种短期电力负荷预测方法

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